夏米将为大家解答以下问题：卷积神经网络。下面说一下卷积神经网络的介绍。下面我们一起来看看吧！1.卷积神经网络（CNN）是一种包含卷积计算并具有深层结构的前馈神经网络。是深度学习的代表算法之一。2。卷积神经网络具有表示学习的能力，可以根据其层次结构对输入信息进行移位不变分类，因此也被称为“移位不变人工神经网络（SIANN）”。3。卷积神经网络的研究始于80年代和90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；21世纪以后，随着深度学习理论的进步和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到快速发展，并广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。4.卷积神经网络模仿生物的视觉感知机制，可以进行监督学习和非监督学习。其卷积核在隐藏层的参数共享和层间连接的稀疏性，使得卷积神经网络能够以较小的计算量学习像素、音频等网格状拓扑特征，结果稳定，对特征工程无额外要求数据。本文结束，希望对您有所帮助。...

2023-05-03

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2023-01-28

图书名称：《黑科技》【作者】日经BP社编【页数】242【出版社】北京：东方出版社,2019.10【ISBN号】978-7-5207-1186-9【价格】69.80【分类】科学技术-普及读物【参考文献】日经BP社编.黑科技.北京：东方出版社,2019.10.图书封面：图书目录：《黑科技》内容提要：本书是一本前沿科技的普及性读物，图书选取当前或未来对产业、经济、社会产生深刻影响的科学技术，按照大类划分为“医疗和生命科学”“人工智能与物联网”“增强现实和虚拟现实”“自动驾驶与机器人”“安保技术”5大部分，各大类技术中又包含若干项具体“黑科技”，本书系统介绍各项技术是什么、发展现状如何，以及各国应用案例等。本书为引进版图书，原书由日本著名财经类出版社-日经BP社编写而成。日经BP社旗下拥有众多专业技术类杂志和网站，该社举全社之力，集合30余位资深专业主编和200余名专业记者的智慧编写通俗易懂的《100项技术》系列，成功地将科学性与趣味性有机融合。本书为该系列图书中的第二本，较之前一本《黑科技：驱动世界的100项技术》这一本内容更加充实。本书不但加入了预测技术未来发展路径的时间表，而且增加了由日经BP社调查得出的“技术期待度排行榜”，提示了不同技术间交叉领域的分类，介绍了各专业领域领军人物的寄语，在简单易懂地呈现未来技术方面，做出了新的努力。2018年10月1日，京都大学的本庶佑教授因在癌症免疫治疗方面所做出的贡献而被授予诺贝尔生理学或医学奖，关于这一成果，本书亦有介绍。《黑科技》内容试读第1章交叉时代的来临大石基之日经×TECH户川尚树日经×TECH浅野祐一日经×TECH、日经HomeBuilder山本惠久日经XTECH、日经建筑多种技术相互交叉，并且与生活、商业、都市、社会交汇融合，继而将世界联结在一起，今后这种“交叉”将会开启更活跃的模式。众所周知，日本是一个相比其他国家而言更早经历人口急速下降和超高老龄化的国家，是一个“问题发达国家”。以城市为例，日本的首都东京为在国际化大都市间的竞争中谋求生存，正在不断进行城市革新和改造。而财政困难缠身的地方城市，则试图通过与市民合作等手段探索城市的生存、发展道路。支撑和促进上述城市革新与发展的正是科技。连接世界的代表性科技一ICT(信息通信技术)在与各领域科技相互交叉的过程中，一方面促进了科技间的联系，另一方面也在改变城市和乡镇方面发挥着重要作用。本书由日经BP的专业媒体主编及记者在聚焦“交叉”的基础上，选取了未来颇具前途的科技内容，并对其进行解说。第4章讲述A(人工智能)和IoT(物联网)领域的交叉，第5章讲述AR(增强现实)、VR(虚拟现实)和数字艺术领域的交叉，第6章讲述自动驾驶和机器人领域的交叉。在进入上述三章内容之前，本书将在第2章介绍千人问卷调查一“技术期待度排行榜”的结果，调查对象包括企业的管理者、技术骨干以及利用技术的相关部门负责人。无论科技如何进步，主角都是人类。在生命科学领域，再生医疗、合成生物学等新型技术不断发展，我们将在第3章讲述生命科学领域的交叉科技。2020年的东京奥运会要求日本提供万无一失的安全保障，我们将在002第7章讲述安全领域的交叉科技。在章节与章节之间，我们还穿插了连接各个领域的关键人物的建言。下面，我们结合九个关键词语来看新的方法与科技是如何改变城市和街区的。·都市的DigitalTwi利用虚拟都市探讨城市开发“DigitalTwi'”是指在数字虚拟空间中所构建的虚拟事物，它与物理实体空间中的实体事物相对应，是一种映射关系，在形态和举止上都高精度相似。它以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，进行验证，为制造业提供服务。它利用IT收集数据，利用AI分析数据，进而利用AR、VR及数字艺术展示“Twi”。这项技术虽然诞生于制造业，但其应用范围也在向城市建设扩展，正在进行大规模改造的东京·涩谷地区早已成为该技术的应用对象。致力于数字艺术和科技的Rhizomatik团队①使用3D扫描技术制作涩谷扫描图，添加建筑物的高度和用途等信息，尝试进行视觉展示。这是日本经济产业省“3DCityExerieceLa.”项目的成果，Rhizomatik的董事代表斋藤精一就其意义进行了总结：“这个项目旨在对多方面的应用对策进行思考，如展示3D化魅力的同时，如何突破公开各类数据时面临的障碍等。其成果可用于城市指南及施工状态的确认等。而且，如果我们能够将各种最新的公开数据统合起来，进行整体思考的话，很有可能创造出比现在更有特色的城市开发规划。”Rhizomatik将涩谷的地下进行了3D扫描并连接了起来，在制作①Rhizomatik是一支日本的科技团队，2006年成立于东京，致力于跨界并接通媒体艺术的社会影响力。在过去的十几年间，他们以现场演出、艺术装置、公共项目等形式参与日本国内外重大活动，包括制作巴黎时装周、米兰世博会，以及里约奥运会的“东京八分钟”。（译者注）003Shiuya3DUdergroud”时，公司与土地所有人一起考察了涉谷的地下，为的是在公开数据时，可以明确区别哪里是需要获得认可的区域。出处：Rhizomatik图1-1涩谷3DDATA×GEOLOCATION以东急电铁公司提供的航拍照片为素材，使用摄影测量技术（即利用多张照片的视差来进行3D建模)，用VR展示涩谷的项目也在积极进行中。34出处：Rhizomatik图1-2涩谷3D地下004谈到真正意义上的“都市DigitalTwi'”,新加坡政府机构一国家研究基金会(NRF)发起的“VirtualSigaore'”项目是其中一个。在该项目中，位于法国的CAD供应商达索系统公司(DaaultSytem)负责3D建模，并使用了城市建设解决方案一“3DExerieCy”。该公司解释道：“（我们）可以进行环境、防灾、交通等方面的各项模拟，在问题变严重之前清楚地把握状况，并反映到城市规划和城市政策之中。”在新加坡，根据相关规定，人们在提出建筑确认申请时必须得使用“BM(BuildigIformatioModelig)”数据。未来，每栋建筑物的BIM数据都可能被纳入“VirtualSigaore”。VirtualSigaore出处：DaaultSyteme1-3VirtualSigaore·时间地图利用城市街道、开发闲置房屋目前产生的新型城市规划动向是利用3D城市数据作为规划工具进行城市建设。针对这个动向，城市研究室hcla.开发了城市街道网络分析软件—StreetViewo该软件首先着眼于“移动时间的可视化”，即着眼于从某个起点到目005的地的移动时间，为方便对该移动时间进行访问（可访问性），将其进行可视化。平面设计师杉浦康平在20世纪60年代就提出了“时间地图”的想法，这个软件实际上是将他的想法进行了计算机化的尝试。出处：hcla根据移动时间的长短变形重构后的地图。左为变形前，右为变形后图1-4“时间地图”图示hcla.由三人共同创建，他们分别是青梅市中心城区复兴协会的国广纯子、建筑家市川创太(DouleNegativeArchitecture代表董事人、东京大学生产技术研究所新井崇俊。该城市研究室的主要目标是“通过不断积累小型研究的经验，不断验证及修正路线，进而开发出新的城市建设方法”（新井崇俊）。也就是说，虽然传统的城市规划经验需要借鉴，但是很多过去的经验已经无法满足现在人们对生活的需要。国广纯子正致力于促进青梅市商业街闲置店铺的有效利用，为了合理地盘活散布在街道上的闲置不动产，需要借助城市街道网络分析软件。“在与不动产业所有者谈判时，为了更好地进行说明，有时会给他们看分析结果，这与传统的房产中介的交易形式不同，是一次新的尝试”（国广纯子)。利用分析结果，从可访问性的角度评估某片土地，与业主进行协商，甚至能够从“视野”的角度进行分析，如在某处能够跳望风景，在某处可以跳望绿色植被等，这样更加清晰而有说服力。006···试读结束···...

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图书名称：《人工智能机器学习与神经网络》【作者】刘峡壁，马霄虹，高一轩【页数】358【出版社】北京：国防工业出版社,2020.08【ISBN号】978-7-118-12120-9【分类】人工智能-人工神经网络-机器学习【参考文献】刘峡壁，马霄虹，高一轩.人工智能机器学习与神经网络.北京：国防工业出版社,2020.08.图书封面：图书目录：《人工智能机器学习与神经网络》内容提要：本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学习方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学习方法。最后对机器学习与人工神经网络下一步的发展趋势进行了展望。《人工智能机器学习与神经网络》内容试读第1章绪论人工智能(ArtificialItelligece,AI)在政府的大力推动下，摇旗呐喊者众多。但人工智能目前所处的发展阶段及其发展的历史经验告诉我们：距离人类真正理解人类智能进而完成人工智能还有漫漫长路要走，而且高潮过后会有低点。AI自1956年成为一门独立学科以来，几经起伏，但始终向前，因为它承载着人类认识自身探索自身的梦想，正如刻在希腊帕台农神庙上的那句箴言：认识你自已(kowyourelf),这一过程永远不会停止。人工智能技术目前还主要停留在算法实现阶段，各种思想和方法最终都是通过计算手段，依托于计算平台来实现的，具体表现为计算平台上的人工智能算法程序。本书从算法的视角，阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能技术分支中的问题、思路与方法，希冀在人类探索人工智能的过程中发一点微光，照亮自己前行的路，如能更因此惠及读者，则福莫大焉。1.1人工智能及其实现途径人工智能是对生物智能，特别是人类智能的模拟。目前，我们对生物智能本身还知之甚少。智能的本质究竟是什么？起源在哪里？对此，我们还缺乏基本的认识。我们只能看到智能的表现，看到人类或其他生物智能体身上区别于非智能体的能力，而看不到智能本身，就像柏拉图的“洞穴比喻”四，我们还只能在洞中观察智能投射在墙壁上的影子，而不知道洞穴外那个真正的智能的样子。终有一天，有人会蓦然回首，转身瞥见洞穴外的真象，到那时或许会推翻今天人们对人工智能的所有认识。1.1.1智能的外在表现与模拟目前，智能外在表现主要体现在以下能力上。(1)感知能力。感知能力是指人们通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等感觉器官感知外部世界的能力，不仅获得相应信息，而且获得对于相应信息的理解，能够将所感知到的原始信息认知为相应的语义结果，如认知视觉信息中的物体2人工智能—机器学习与神经网络与场景、理解语言背后的含义等。(2)行为能力。行为能力是指人们在感知外界信息的基础上，运用语言、表情、肢体、动作等行动手段，对环境变化做出反应的能力，而通过行动，行动者亦使外界环境发生了相应变化，同时行动者可能从外界环境中获得某种收益或损失，如行走时摔倒、开车时撞人等。(3)推理能力。推理能力是指人们从所掌握的事实中获得适当结论的能力，从案件侦办、定理证明等典型推理问题中可获得对于这种能力的认识。(4)问题求解能力。问题求解能力是指人们针对特定问题找出解决方案的能力，如对于下棋，人们要解决问题的是如何赢棋，针对该问题的解决，寻求最佳的下棋应对策略。(5)学习能力。学习能力是指人们通过向经验学习、向老师学习、向书本学习等各种学习手段，使得自身某一方面的能力和水平或者综合素质越来越强的能力，最终目标是能够更好地完成任务和适应环境。(6)社交能力。社交能力是指人们通过群体协作来共同解决问题的能力。没有人能孤立的生活在世界上，人类的力量在于群体的力量，离开了人类社会，每个个体都是渺小的，难以战胜自然界中的各种困难。除了人类，其他生物亦往往是群体性的，甚至群体智慧的重要性要远远超过个体智慧，这在蚂蚁、蜜蜂、大雁等群居性动物中体现得尤为充分。(7)创造能力。创造能力是指人们能够创造出前所未有的思想或事物的能力。我们能够创作出美妙的乐曲、优美的诗篇，能够发明种种新奇的器物，能够发现这个世界中存在的种种定律、规则，能够提出启发或激励后人的种种思想·。这大概是智能的外在表现中最难以理解和实现的部分。基于我们还只能了解智能的外在表现这一事实，人工智能的发展主要是在模拟上述能力的过程中发展起来的，并衍生出了诸多分支学科，或者与诸多分支学科交叉在一起。对于感知能力的模拟，有计算机视觉、模式识别、自然语言理解等；对于行为能力的模拟，有机器人、自动控制等；对于推理能力的模拟，有自动定理证明、专家系统、知识工程等：对于问题求解能力的模拟，有机器博弈、游戏智能等；对于学习能力的模拟，有机器学习、数据挖掘、知识发现等；对于社交能力的模拟，有分布式人工智能、群智能等。在这些分支学科中各有特殊的问题待解决，有些不一定与智能直接相关，而只是智能的外围部件，比如与感知有关的各种传感器、与行为有关的各种效应器等。而人工智能本身则是讨论在模拟这些能力时所需要的与智能紧密相关的部分，尤其是偏重无形思考的部分，或者具象上类似软件的部分。这样逐渐发展出了六大人工智能实现途径：机器学习、人工神经网络、符号智能、行为智能、进化计算、群智能。这六大途径与智能的上第1章绪论3述外在表现之间的关系，可归纳为以下三类：(1)对智能外在表现的直接模拟，包括机器学习（学习能力）、群智能（社交能力)、行为智能（行为能力）；(2)提供模拟智能外在表现的基础支撑，包括人工神经网络（人脑结构）、进化计算（智能进化机制）；(3)基于现有计算机来模拟智能外在表现，如符号智能（基于计算机符号处理的特性)。本书涉及以上实现途径中的机器学习与人工神经网络，下面对二者做一简要介绍，作为本书内容的起点。关于其他途径，请读者参阅相关书籍2]。1.1.2机器学习学习是人类获取知识、增长智力的根本手段。人们从呱呱落地、一无所知的婴儿，成长为能解决各种问题乃至能创造新生事物的万物灵长，所依靠的正是强大的学习能力。因此，通过机器学习实现人工智能是一种自然的想法和一条必经的道路。可以设想一种婴儿机器(childmachie),该机器通过从自我经验中学习、从书本上学习、向老师学习、向他人学习等学习手段，像人一样逐渐成长，不断地增长其智力，直至能够很好地解决任务和适应环境。相信“婴儿机器”的设想最终是能够实现的，但就目前的现状而言，我们对人类学习机理、方法以及如何实现等问题的认识还处在非常初级的阶段，就连婴儿是如何从经验中进行学习的问题，也还知之甚少。事实上，赋予机器以学习能力是涉及人类智能本质的根本性问题，也是一个非常困难的问题，对这一问题的解决或许意味着真正的人工智能的到来。同时，这也是人工智能中一个难以绕开的问题，在人工智能的诸多分支中，由于对环境的不可预知、系统的过于复杂、数据量的过于庞大等因素，需要依靠机器学习技术来构建和优化系统。因此，随着人工智能各个分支的不断进步，机器学习技术的应用范围不断扩大，重要程度不断上升，相关研究将为“婴儿机器”设想的最终实现奠定理论与技术基础。就像人类在不同成长阶段会使用不同的学习手段一样，机器学习也有着与之类比的不同学习方法。首先是强化学习方法，一种机器根据自身行动所获得的收益和惩罚来学习最优行为策略的学习方法。这与人类婴幼儿时期的主要学习方法是类似的，在这一时期，人类理解能力还不够，只能从外界环境反馈中知道对错，比如获得奖励或者被训挨打等，从而优化自己的行为，趋利避害。其次是监督学习方法，类似于人类的求学阶段，通过老师在所讲授的课程，学生能建立起问题与问题答案之间的联系，从而学到老师希望学生学到的东西。机器的监督学习方法与此相同，这种问题与问题答案对应的数据称为标注数据。再次是4人工智能—机器学习与神经网络非监督学习方法，只有输入数据，没有与之对应的标准答案，也没有对与错的反馈需要机器自动从数据中获得有规律的知识，分为数据分布规律和数据关联规则两大类知识，其中第一类对应数据聚类问题，第二类对应关联规则挖掘问题。最后，还可将监督学习与非监督学习方法结合起来使用，先在少量标注数据上进行监督学习，再在大量未标注数据上进行非监督学习，相应方法称为半监督学习方法。目前对于机器学习的认识，集中在上述四种学习方法上。1.1.3人工神经网络人工神经网络是以对大脑结构的模拟为核心的人工智能实现途径，试图在模拟大脑结构的基础上再模拟其思考能力，因此是一种自下而上的实现方法，这与符号智能首先关注功能再考虑算法结构的自上而下实现方式正好相反。由于大脑是通过大量神经元连接而成，人工神经网络也是通过大量人工神经元相互连接而形成的网络，因此该实现途径也常被称为“连接主义”。人工神经网络既然是对大脑结构的模拟，因此第一个核心问题是网络结构问题，包括神经元如何构造、神经元之间如何连接、整体结构如何设计等。在这些问题上，人工神经元的形态目前基本固定，被认为是一个计算单元，是由一个整合函数与一个激活函数复合而成的计算函数。而在神经元连接与整体结构上，则存在较多的探索与变化，可分为前馈网络和反馈网络两种大的结构类型，前馈网络又可分为感知器、多层感知器、反向传播网络、深度网络、自组织映射网、径向基函数网络等具体形态，反馈网络又可分为稳定型反馈网络与时序型反馈网络两种子类。目前，深度网络大行其道，在很多应用中表现优异，几乎快成了人工神经网络乃至人工智能的代名词。但我们不应因此忽视其他网络类型，尤其是反馈网络，更不应忽视其他人工智能技术。事实上，深度网络虽然是人工智能发展史上的重要里程碑，但距离真正的人工大脑还相去甚远，只是人工智能发展过程中的一个特定阶段而已。单有结构，人工神经网络是不能表现出智能能力的。就像人类如果只有大脑，而不通过学习手段来武装自已的大脑，则不能解决任何问题一样，人工神经网络同样需要在结构基础上解决学习问题，这便是该项技术中的第二个核心问题，甚至比第一个问题更为重要，可以说结构是基础，而学习是灵魂。当然，结构的基础作用也不容小视，结构的好坏在很大程度上影响着学习效果，比如深度网络中的卷积神经网络正是通过结构的改进，使得传统的误差反向传播学习算法能够获得理想的深度学习效果。因此，网络结构及其学习是相辅相成和密不可分的，人工神经网络的发展既是网络结构的发展，也是学习方法的发展，或者二者的同步发展。人工神经网络的学习技术，本质上说是机器学习技术的一个分第1章绪论支，其学习方式同样可从监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四种方式来认识和研究，只不过需要针对人工神经网络的特殊性来设计特定的方法而已。此外，目前对于人工神经网络的学习，主要是指对于网络中神经元之间连接权值的学习，网络结构主要依靠人为经验设计。事实上，网络结构也是可以学习的，通过机器学习技术来获得更为理想的网络结构，实现网络结构的自动设计是可能的，但由于实现和计算复杂，且目前未见有效的学习成果，因此在网络结构上的学习尚未引起广泛的关注。而人类大脑的网络结构是否完全预先确定好来作为学习的基础，以及学习是否能改变大脑结构，这还有待更多研究去证实，其真相应是网络结构学习的思想基础。解决了网络结构问题及其学习问题，就能获得处理具体应用任务的人工神经网络模型。对于人工神经网络的认识和研究，应从这两个关键问题人手。1.2机器学习简史如前所述，机器学习与人工神经网络是紧密关联的，尤其从人工神经网络的角度，其与机器学习的发展密不可分，人工神经网络的进步离不开相应机器学习方法的进步，离开了机器学习，也就没有人工神经网络的发展。而机器学习与人工神经网络没有必然关系，机器学习方法可以是针对人工神经网络的，也可以是不针对人工神经网络的。本节介绍除人工神经网络学习以外的机器学习方法的发展，而将人工神经网络的学习归入人工神经网络部分，在第1.3节介绍。机器学习的研究从20世纪40年代开始，到20世纪80年代逐渐形成一条专门的人工智能实现途径，正如人工智能学科创始人之一麦卡锡(McCarthy)所说：“从20世纪40年代开始，机器学习的思路已被反复提出。最终，这一思路能得到实现。”[3]1955年，同为人工智能学科创始人之一的萨缪尔(Samuel)首次在计算机博弈问题中引入监督的记忆学习方法，在经典的极大极小博弈搜索算法中，通过记忆棋局状态对应的倒推值，提高了下棋程序的能力。此后，在计算机博弈中运用机器学习方法遂成为一种有效的技术和验证机器学习方法的常用手段，直至监督学习和强化学习方法在2016年引起轰动的AlhaGo围棋程序中的成功应用，推动了机器学习技术的普及。1957年，贝尔曼(Bellma)将马尔科夫决策过程(markovdeciioroce,MDP)引人强化学习，形成贝尔曼公式，成为强化学习的基础。1965年，绍德尔(Scudder)提出半监督的自学习方法，半监督学习概念开始形成。1967年，麦格理(MacQuarie)发明k-均值聚类方法，成为非监督聚类方法中的经典，时至今日仍是最主要的聚类算法之一。1977年，德普斯特6人工智能—机器学习与神经网络(Demter)提出期望-最大化算法(exectatio-maximizatio,EM)算法，成为重要的解决隐含变量问题的统计学习方法，得到了广泛的应用。同年，瓦普里克(Vaik)与斯特林(Steri)提出半监督学习中的转导支持向量机(traductiveSVM)方法，成为半监督学习中的重要手段。20世纪八九十年代是机器学习逐渐成长为一门独立人工智能分支的阶段，监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习四大类机器学习方法逐渐形成并得到了较大的发展。1986年，昆兰(Quila)针对决策树的监督学习，以信息熵为基础，提出了经典的ID3算法。1987年，考夫曼(Kaufma)与诺斯乌(Rou-eeuw)提出了k-中心点聚类方法，以弥补k-均值聚类方法不够鲁棒和易受初值影响的问题。1988年，萨顿(Sutto)提出了强化学习中重要的时序差分(timedifferece,TD)算法，成为一大类强化学习方法的基础。1992年，默茨(Mez)等人总结了半监督学习问题及相关方法，首次提出了半监督学习这个术语。同年，在强化学习领域，沃特金斯(Watki)提出了经典的Q-学习算法，而威廉姆斯(William)则提出了基于梯度的策略优化算法REINFORCE,成为以后AlhaGo中所采用的强化学习方法的基础。1994年，鲁梅尼(Rummery)提出了Sara强化学习算法。同年，阿格拉沃尔(Agrawal)与斯利坎特(Skrikat)发明了Ariori算法，成为关联规则挖掘中的经典算法，至今仍得到广泛采用。1995年，瓦普里克(Vaik)的统计学习理论以及在该理论指导下所衍生的支持向量机(uortvectormachie,SVM)学习方法得以成熟，成为当时以及此后一段时期内应用最普及和地位最主流的监督学习思想，直到2006年其统治地位才逐渐被人工神经网络中的深度学习所取代。非监督学习在这一时期亦继续得到长足发展，一些经典的聚类算法和关联规则挖掘算法被提出。聚类方法方面，层次聚类、基于数据密度的聚类、统计聚类、基于空间网格的聚类等思想及其算法逐渐涌现。1995年，ChegYizog提出了著名的均值迁移算法，并应用于非监督聚类。1996年，TiaZhag提出了BIRCH层次聚类算法，具有递增聚类特性。1996年，伊斯特(Eter)提出了基于数据密度的经典聚类算法DBSCAN。切斯曼(Cheeema)与舒茨(Stutz)提出了AutoCla统计聚类算法。1997年，王(Wag),杨(Yag)与芒茨(Mutz)提出了基于空间网格的聚类算法STNG。1998年，古阿(Gua)提出了CURE层次聚类算法，通过采用多个代表数据点表示一个簇来更好地适应数据形状。1998年，海因伯格(Hieurg)与凯姆(Keim)提出了另一种经典的基于数据密度的聚类算法DENCLUE。赛科霍乐斯拉米(Sheikholelami)、查特吉(Chatterjee)与张(Zhag)提出了WaveCluter聚类算法。1999年，卡里皮斯(Karyi)发明了结合层次聚类思想与图聚类思想的聚类算法CHAMELEON。关联规则挖掘方面，巴···试读结束···...

2022-09-28 人工智能机器 神经网络是什么 人工智能机器 神经网络应用

图书名称：《Pytho与神经网络实战研究》【作者】曹玉婵著【页数】375【出版社】长春：东北师范大学出版社,2019.11【ISBN号】978-7-5681-6452-8【价格】30.00【分类】人工神经网络-软件工具-程序设计【参考文献】曹玉婵著.Pytho与神经网络实战研究.长春：东北师范大学出版社,2019.11.图书封面：图书目录：《Pytho与神经网络实战研究》内容提要：本书的内容丰富，主要介绍了经典传统机器学习算法、神经网络技术入门要点、从传统算法走向神经网络、神经网络进阶、半自动化机器学习框架、工程化机器学习框架等内容，为广大读者提供了大量实用的学习资料。编著本书的目的，就是想介绍一种入门机器学习的方法。虽然市面上已经有许多机器学习的书籍，但它们大多要么过于偏重理论，要么过于偏重应用，要么过于“厚重”；本书致力于将理论与实践相结合，在讲述理论的同时，利用Pytho这一门简明有力的编程语言进行一系列的实践与应用。《Pytho与神经网络实战研究》内容试读第1章Pytho与机器学习人门gt第1章1Pytho与机器学习入门“机器学习”一词虽然不至于人尽皆知，但也是非常热门的。“机器学习”是英文单词“MachieLearig'”的直译，从字面上看，其是指让机器进行“学习”的技术。然而，我们知道机器终究是死的，“学习”归根结底只是人类赋予机器的一系列运算程序。这个“赋予”的过程可以用很多种方法实现，而Pytho正是其中相对容易、性能又相当不错的一种计算机程序设计语言。在本章中，我们先介绍一些有关机器学习的基础知识，再介绍并说明为何要用Pytho做机器学习的工具，最后通过一个简单易懂的、具有实际意义的例子让大家了解机器学习。具体而言，本章主要涉及的知识点如下：·机器学习的定义及重要性：·Pytho在机器学习领域的优势：·如何在电脑上配置Pytho机器学习的环境；·机器学习的一般步骤。1.1机器学习绪论正如前言所说，近期的各种最新成果使“机器学习”成了非常热门的名词。机器学习在各种领域的优秀表现使各行各业的人们都或多或少地对其产生了兴趣。然而，对机器学习有误解的人也越来越多。他们或将机器学习想得过于神秘，或将它想得过于万能。本节将对机器学习进行一般性介绍，同时介绍机器学习中一些常见的术语，以方便后面章节内容的叙述。11.1.1什么是机器学习清晨的一句“今天天气真好”、朋友之间的寒暄“你刚刚是去吃饭了吧”、考试过后的感叹“复习了那么久终有收获”，这些日常生活中随处可见的话语，背后却蕴含了“学习”的思想一它们都是利用以往的经验来对未知的新情况做出的有效决策。而把这个决策的过程交给计算机来完成，可以说就是机器学习的一个最浅显的定义。我们可以先说说机器学习与以往的计算机工作方式有什么不同。如果想用传统的计算机得到某个结果，那么人类需要赋予它一串指令，然后计算机根据这串指令一步步执行下去，最后得出结果。这个过程中的因果关系非常明确，只要人类的理解不出偏差，运行结果是可以准确预测的。但是在机器学习中，这一传统方式被打破了：计算机确实仍然需要人类赋予它一串指令，但这串指令往往不能直接得到结果：相反，这串指令赋予了机器“学习能力”。在此基础上，计算机需要进一步接收数据，并根据之前人类赋予它的“学习能力”进行“学习”，最后得出结果。这个结果往往无法仅通过直接编程得出。因此，这里就引出了稍微深一点的机器学习的定义：机器学习是一种让计算机利用数据而非指令来进行各种工作的方法。在这背后，最关键的概念就是统计的思想，“相关而非因果”的概念是机器学习的理论根基。在此基础上，机器学习可以说是计算机使用人类输入的数据，利用人类赋予的算法得到某种模型的过程，最终的目的是使用该模型预测未知的数据和信息。既然提到了统计，那么一定要运用到数学理论。相关的、比较简短的统计定义会在后面章节给出，这里我们只叙述机器学习在统计理论下的、比较深刻的本质：它追求的是合理的假设空间(HyotheiSace)的选取和模型的泛化(Geeralizatio)能力。这一描述中用了一些术语，这些术语的详细定义会在后面介绍，这里我们只进行直观的理解：·假设空间，就是我们的模型在数学上的适用场合：·泛化能力，就是我们的模型在未知数据上的表现。注意，严格来说，前面描述的本质是机械学习的本质：在其余的理论框架下，机器学习可以具有不同的内核。从上面的讨论可以看出，机器学习和人类思考的过程或多或少有相似之处。事实上，在后面章节介绍的神经网络(NeuralNetwork,NN)和卷积神2第1章Pytho与机器学习入门gt经网络(CovolutioalNeuralNetwork,CNN)确实有着相应的神经科学的理论背景。然而，需要知道的是，机器学习并非是指一个会学习的机器人或具有学习能力的人造人之类，这一点从上面的讨论中也可以明确，机器学习是能被人类利用、用于发掘数据背后信息的工具。1.1.2机器学习常用术语机器学习领域有许多基本术语，这些术语可能有非常复杂的数学背景，在外人听来高深莫测，但实际上，它们往往含义相对浅显且易于理解，如上一小节中的假设空间和泛化能力。本小节会对这些常用的基本术语进行说明与解释，阐述相关的数学理论，但不会涉及过深的知识。正如前文反复强调的，数据在机器学习中具有不可或缺的作用，以下用于描述数据的术语需要被牢牢记住·“数据集”(DataSet),指数据的集合。其中，每一条独立的数据都被称为“样本”(Samle)。若没有特殊说明，则本书都会假设数据集中的样本在各种意义下相互独立。事实上，除了某些特殊的模型（如隐马尔可夫模型和条件随机场)，该假设在大多数场景中都是恰当的。每个样本通常具有一些“属性”(Attriute)或“特征”(Feature),。特征所具体取的值称为“特征值”(FeatureValue)。·特征和样本所分布的空间分别称为“特征空间”(FeatureSace)和“样本空间”(SamleSace),可以简单地理解为特征和样本可能存在的空间。·我们用“标签空间”(LaelSace)描述模型的输出可能存在的空间：当模型是分类器时，我们通常会将其称为“类别空间”。数据集可以分为以下三类·训练集(TraiigSet):顾名思义，它是总的数据集中用来训练模型的部分。虽说将所有数据集都拿来当作训练集也无不可，但是为了提高并合理评估模型的泛化能力，我们通常只会取数据集中的一部分当作训练集·测试集(TetSet):顾名思义，它是用来测试、评估模型泛化能力的。测试集不会用在模型的训练上，换句话说，测试集对模型而言是未知的，因此用它评估模型的泛化能力是恰当的。·交叉验证集(Cro-ValidatioSet,CVSet)：这是一部分比较特殊的数据，是用来调整模型具体参数的。3Pytho与神经网络实战研究注意，获取数据集这个过程是不容易且重要的，尤其在当今大数据的背景下，读者可以上网寻找一些合适的数据集来评估我们自己实现的模型可以通过具体的例子来理解上述概念。比如，我们假设小明是一名在北京上了一年学的学生，某天他想通过宿舍窗外的天气、景物和行人（能见度、温度、湿度、路人戴口罩的情况等)判断当天的雾霾情况并据此决定是否戴口罩。此时，他过去一年的经验就是他拥有的数据集，过去一年中每天的情况都是一个样本。“能见度”“温度”“湿度”“路人戴口罩的情况是四个特征，而“（能见度）低”“（温度）低”“（湿度）高”“（戴口罩的路人)多”就是相应的特征值。现在小明想了想，准备在脑中建立一个模型来帮自己做决定，该模型将利用过去一年的数据集来对如今的情况做出“是否戴口罩”的判断。此时小明可以用过去一年中8个月的数据量做训练集、2个月的数据量做测试集、2个月的数据量做交叉验证集，那么小明就需要不断地思考（训练模型）下列问题：·用训练集训练出的模型是怎样的？·该模型在交叉验证集上的表现怎么样？。如果表现足够好，那么思考结束（得到最终模型）。0如果表现不够好，那么根据模型在交叉验证集上的表现重新思考（调整模型参数)。最后，小明可能在测试集上评估自己刚刚思考后得到的模型的性能，然后根据这个模型做出的“是否戴口罩”的判断来综合考虑自己到底戴不戴口罩。接下来说明前面小节中提到过的重要概念：假设空间与泛化能力。泛化能力的含义在前文已有说明，为强调它的重要性，这里再叙述一遍：·泛化能力针对的其实是学习方法，用于衡量由该学习方法学到的模型在整个样本空间上的表现。这一点当然是十分重要的，因为我们用来训练模型的数据终究只是样本空间的很小的采样，如果过分专注于训练数据，那么会出现过拟合(OvrFittig)情况。当然，如果过于忽视训练数据，那么会出现欠拟合(UderFittig)情况。可以用图来直观地表现过拟合和欠拟合情况（如图1-1所示，左边为欠拟合情况，右边为过拟合情况)。4第1章Pytho与机器学习人门gt2.02.01.51.51.01.00.50.50.00.0-0.5-0.5-1915-1.0-0.5000.51.015-195-1.0-0.50.00.51.015图1·1欠拟合和过拟合情况所以需要找到平衡点，统计学中的结构风险最小化(StructuralRikMiimizatio,SRM)就是研究这个的。和传统的经验风险最小化(EmiricalRikMiimizatio,ERM)相比，其侧重于风险上界的最小化，而不是单纯地使经验风险最小化。它的原则是在使风险上界最小的函数子集中挑选出使经验风险最小的函数。这个函数子集就是我们之前提到过的假设空间。注意，经验风险可以理解为训练数据集上的风险。相对的，ERM可以理解为只注重训练数据集的学习方法，它的理论基础是经验风险在某种足够合理的数学意义上一致收敛于期望风险，即“真正的”风险。关于SRM和ERM的详细讨论这里不再展开，但读者要有这样一个直观的认识：为了使用学习方法训练出的模型的泛化能力足够好，我们需要对模型做出一定的“限制”，而这个“限制”就体现在假设空间的选取上。一个非常普遍的做法是：对模型的复杂程度做出一定的“惩罚”，从而使模型趋于精简。这与“奥卡姆剃刀原理”不谋而合：如无必要，勿增实体；切勿浪费较多的东西去做一件事，用较少的东西同样可以做好事情。比起通过选取合适的假设空间来规避过拟合，交叉验证(CoValidatio)可以让我们知道过拟合的程度，从而帮助我们选择合适的模型。常见的交叉验证有以下三种。·S折交叉验证：这是应用最多的方法，其方法大致如下。o将数据分成S份，D={D1,D2,…,D,},一共做S次试验。o在第i次试验中，以D-D为训练集，以D,为测试集，对模型进行训练和评测0最终选择平均测试误差最小的模型。·留一交叉验证：这是S折交叉验证的特殊情况，此时S=N。·简易交叉验证：这种方法实现起来最简单，也是本书在进行交叉验证5时所采用的方法。简单地将数据进行随机分组，最后达到训练集约占原数据70%的程度（这个比例可以视情况而变），选择模型时以测试误差为标准。1.1.3机器学习的重要性道理说了不少，但到底为什么要学机器学习呢？机器学习的重要性又在哪里呢？在过去，大多数工作基本上都有明确的定义，告诉你这一步该怎么做，下一步该怎么做。而如今，这类工作已经越来越少，工作的内容与要求越来越宽泛、模糊，比如某种工作的内容是“将本季度的产品推向最合适的市场，在最大化期望利润的同时，尽量做到风险最小化”。想要完成好这样的任务，就要获取相应的数据，再从这些数据中获得信息与知识，这不是项简单的工作。我们当然可以自己动手，仔细地逐个筛选，但这样工作量就十分庞大了。机器学习这门技术可以说正是为此而产生的。我们能直接从机器学习具体的应用范围中了解机器学习的强大与重要。今天，机器学习的“触角”已经延伸到了各个角落，包括但不限于：·机器视觉，也就是最近机器学习里深度学习的一种应用：·语音识别，也就是微软Cortaa背后的核心技术：·数据挖掘，也就是人人耳熟能详的大数据相关领域：·统计学习，也就是本书讲解的主要内容之一，许多著名的算法（如支持向量机SVM)都源于统计学习，但是统计学习和机器学习仍存在不同之处，简单来说，统计学习侧重于数学，而机器学习侧重于实践机器学习还能够用于模式识别、自然语言处理，等等，之前提到过的围棋界的Mater和最新人工智能在德州扑克上的表现无不显示出机器学习的巨大潜力。总之，机器学习是当今的研究热点，并且会在相当长的一段时间内保持强大的生命力。1.2Pytho简介上一节介绍了机器学习的各种概念，这一节我们主要讲解脚本语言Pytho的相关知识。6···试读结束···...

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图书名称：《人工神经网络理论及应用》【作者】文常保，茹锋编著【丛书名】人工智能教育丛书【页数】230【出版社】西安：西安电子科技大学出版社,2019.03【ISBN号】978-7-5606-5253-5【分类】人工神经网络【参考文献】文常保，茹锋编著.人工神经网络理论及应用.西安：西安电子科技大学出版社,2019.03.图书封面：图书目录：《人工神经网络理论及应用》内容提要：本书主要介绍生物神经网络理论基础、人工神经网络概述、人工神经网络的数理基础、感知器、BP神经网络、RBF神经网络、ADALINE神经网络、Hofield神经网络、深度卷积神经网络、生成式对抗网络、Elma神经网络、AdaBoot神经网络、SOFM神经网络、MATLAB实践基础、基于Simulik的人工神经网络建模、基于GUI的人工神经网络设计等基本内容，这些内容是进一步掌握人工神经网络发展、理论、实践和应用的基础。《人工神经网络理论及应用》内容试读第一篇人工神经网络基础篇第1章生物神经网络理论基础第2章人工神经网络概述第3章人工神经网络数理基础第一篇人工神经网络基础篇·3·第1章生物神经网络理论基础生物神经科学的崛起对于人类认识和改造世界都具有重大的意义。人脑是神经系统的重要组成部分，其包含了超过860亿个神经元的细胞集合体，是人类的中央信息处理机构，它不断地接收、分析、存储信息并作出相应的决策与判断。人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元进行抽象，建立其行为机制模型，并按照不同的连接方式组成不同的网络结构，进而模拟神经元网络动作行为的一门科学技术。它涉及了生物学、数学、电子、信息科学等众多学科和领域，另外，目前大部分人工神经网络研究是基于数学算法和生物神经网络二者相结合来实现创新的，因此学习和掌握生物神经网络的组织结构和运行机理对于后续研究工作具有十分重要的意义。本章将简要介绍生物神经元的结构以及发生在神经元上的生物电活动，并在细胞层面解释神经网络进行信息传递和信息存储的机理，最后探讨了人工脑和生物脑的区别和联系。1.1生物神经元的结构和功能人类之所以拥有着地球上其他物种所不具备的高级智慧，是因为人类拥有高度复杂的大脑，而大脑主要由神经元构成。因此，要认识大脑的工作方式，首先需要了解组成神经系统的生物神经元的结构和功能神经元和胶质细胞是构成神经系统的两大部分。神经元具有感受刺激和传导兴奋的作用，是神经系统的基本结构和功能单位。譬如，人类中枢神经系统含有约1000亿个神经元，仅大脑皮层中就有大约140亿个，这些神经元负责接收外界刺激，并进行信息的加工、传递和处理。在中枢神经系统中胶质细胞的数量大约为神经元的10倍，虽然数量庞大，但并不负责信息的接收和处理，只是负责协助神经元的活动。尽管胶质细胞在神经系统中扮演着“助理”的角色，却可以提升神经细胞动作电位的传播速度，而且为神经元提供营养并维持适宜的局部环境。1873年，意大利科学家CamilloGolgi创立铬酸盐-硝酸银染色法之后，人们第一次真正认识到了神经元的特殊结构，并且奠定了现代神经学的基础。他随后发表了《中枢神经系统的微细解剖》，并为此获得了1906年诺贝尔生理学和医学奖。19世纪末期，德国神经科学家FrazNil发明了“尼氏染色法”，他通过碱性染料对神经元中的尼氏小体进行染色，将神经组织中的神经元从其他胶质细胞中区分开来。该方法的出现使观察神经元的分布和数目成为可能，目前仍在生物、神经学等领域广泛使用。神经元是一种高度极化的细胞，主要由胞体和突起两部分组成，突起是神经元细胞膜特化的结构，按照结构不同又可分为轴突和树突，如图1一1所示。胞体主要负责神经元的代谢和营养，其内部含有细胞核和细胞器。细胞核是遗传物质储存和复制的场所，同时负第一篇人工神经网络基础篇·5·向：去极化过程是指电位偏离静息状态呈正向。一切电信号的产生与分布在细胞膜上的离子通道紧密相关，离子通道是一种允许离子选择性通透的跨膜蛋白，神经系统的信息传递正是通过这种跨膜离子流所产生的膜电位变化来进行的。若要进行归类，则细胞膜电位可以分为静息膜电位、动作电位和局部分级电位三种电位类型。静息膜电位是神经元在静息状态下，细胞膜形成的内负外正的稳定电位，它是由三种静息状态下开放的离子通道K+、CI、Na+决定的。细胞膜两侧的离子浓度在不同离子泵的作用下维持不对称分布。离子泵是膜运输蛋白之一，它能够驱使离子逆浓度梯度穿过细胞膜。虽然每种离子都有顺浓度梯度运动的趋势，但是当化学势能和电势能达到平衡时，就不再产生离子的跨膜流动了，因此静息膜电位实质上是这三种离子的综合平衡电位。动作电位是神经元受到刺激后，在静息膜电位基础上发生的尖峰状电位变化，它是神经系统信息传递的基本语言。神经系统对外界信息的编码，除了部分神经元，如视网膜光感受器细胞采用局部分级电位以外，多数神经元都将信息存储在动作电位中。给一个神经元注人一个由小到大的正向电流，可以观察到局部膜的去极化反应，这就是局部分级电位。当电流增大超过一定阈值后，就产生了动作电位。动作电位的特点是快速、可逆转、可传播。它包括去极化、复极化和超极化三个过程，如图1-2所示。(1)去极化过程。去极化过程是由于大量的Na通道开放，引起Na大量快速内流所导致的，此时细胞膜电位正向偏离静息膜电位迅速上升。(2)复极化过程。复极化过程是大量K+通道开放，引起K+快速外流的结果，但由于K+通道对膜的去极化反应较Na通道慢，导致K+的膜电导增加反过来又促进了这一过程，因此电压正偏达到峰值后很快下降呈尖峰状。(3)超极化过程。超极化过程是指随着N通道的关闭和K+膜电导增加过程，所导致的内部电位向更负的方向发展，外部电位向更正的方向发展，从而使得细胞膜内外电位差短时间负向增大的一种现象。去极化过程复极化过程局部兴奋静息膜电位超极化过程图1-2动作电位细胞膜电位的改变伴随着突触活动，突触活动在神经系统的信息传递和调节中占主要地位，它是维持神经系统功能的基础。人脑的皮层中包含大约60万亿个神经突触，突触是神经元之间在功能上发生联系的部位，它由突触前膜、突触间隙和突触后膜三部分构成，其中突触前膜和突触后膜可以来自于同一神经元，也可以来自于不同神经元。突触进行信息传递的方式包括电突触传递和化学突触传递两种，如图1-3所示。在电突触传递过程中，前神经元和后神经元之间经缝隙连接进行化学物质传递，缝隙通常很·6·人工神经网络理论及应用小，仅2~3m。前后膜之间阻抗很低，膜上有允许带电离子和局部电流通过的蛋白通道，传递方式是直接扩散，并且在神经元之间形成双向传播的突触联系，它遍布整个神经系统，具有双向性和快速性。化学突触传递以神经递质作为媒介，形成复杂的单向突触联系，突触前神经元首先将受体接收的化学信号转换为电信号，接着将电信号通过电位传递到轴突末端，转化为突触囊泡的分泌反应，然后通过轴突末端突触囊泡的胞吐作用释放神经递质到突触间隙中，突触后神经元利用其树突细胞膜表面的受体来接收该信息输人。因此，突触前神经元的细胞膜电信号可以由神经递质的介导转变为突触后神经元的膜电信号，也可以通过电生理的方法记录和分析突触进行信息传递的过程。突触前神经元突触后种经突触前神经元突触后神经心突触囊泡受体缝隙连接神经递质(a)电突触传递和结构()化学突触传递和结构图1-3突触传递和结构信息以电信号的形式编码在神经元的细胞膜上，神经系统通过动作电位的发放使信息得以传递。研究人员发现，神经元信息编码与动作电位的放电频率、放电活动的精确时间以及相关神经元的群体活动时间、空间特性都有所关联。虽然，人类已经对神经元细胞膜电位分布、放电机制、离子通道还有突触活动过程有了非常深人的了解，但对于神经元细胞编码和放电序列携带信息的具体形式依然没有完整的认识。神经元放电过程中产生的关于时间的电压波形具有不规则性，透过不规则的表面，实质上其中包含了大量的信息。1952年MacKay和MeCulloch二人最先开展了将信息理论应用于神经系统的工作.他们对动作电位进行测量得到关于时间排布的电位信号波形，并以一定时间间隔划分，得到一串由每个时间间隔对应的动作电位值，称为动作电位串。在每个时间间隔内，放电活动以一定的概率发生，若发生则用数字“1”表示，若不发生则用数字“0”表示，结果使该动作电位串转换成了一串二进制编码。根据这种假设，可以推测：如果神经元细胞膜上的电位变化携带了信息，那么给神经元施加不同的刺激，得到的编码会随着所施加刺激的变化而变化；相反地，如果给神经元反复施加相同的刺激，得到的编码也将会相同。美国普林斯顿大学的Strog和Koerle等人在1996年发表的论文“EtroyadIformatioiNeuralSikeTrai”中指出，神经元受到相同的刺激后，每次产生的动作电位串得到的编码具有一定程度上的相似性，但总是有所不同，这种现象表明该动作电位携带的信息中混杂着噪声。因此，可以猜想动作电位串携带的有用信息应该等于总信息量与噪声量的差值。1.3人脑的信息存储人脑的信息存储就是人们常说的“记忆”，此时大脑仿佛是一台录像机，人类的眼睛就···试读结束···...

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图书名称：《TeorFlow2.0神经网络实践》【作者】（意）保罗·加莱奥内（PaoloGaleoe）著；闫龙川，白东霞，郭永和，李妍译【丛书名】智能系统与技术丛书【页数】245【出版社】北京：机械工业出版社,2020.06【ISBN号】978-7-111-65927-3【价格】99.00【分类】人工智能-算法-人工神经网络-算法【参考文献】（意）保罗·加莱奥内（PaoloGaleoe）著；闫龙川，白东霞，郭永和，李妍译.TeorFlow2.0神经网络实践.北京：机械工业出版社,2020.06.图书封面：图书目录：《TeorFlow2.0神经网络实践》内容提要：TeorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。本书是一本介绍TeorFlow2.0和神经网络的入门书籍，通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，通过学习，读者可以掌握各种深度神经网络结构和最新应用情况，具备创建神经网络解决各自领域实际问题的能力。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TeorFlow2.0的工具（如TeorFlowDataet和TeorFlowHu）加速开发过程。《TeorFlow2.0神经网络实践》内容试读第一部分76d/神经网络基础本部分介绍机器学习，以及神经网络与深度学习的重要概念。本部分包括第1章和第2章。■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■Chowter1第1章什么是机器学习机器学习(MachieLearig,ML)是人工智能的一个分支，我们通过定义算法，以训练一个可从数据中描述和抽取有价值信息的模型。ML在工业环境中的预测性维护、医疗应用中的图像分析、金融及许多其他行业的时间序列预测、出于安全目的的人脸检测和识别、自动驾驶、文本解析、语音识别、推荐系统等数不胜数的领域都有着令人惊叹的应用，我们可能每天都在不知不觉中使用着它们！想想看你的智能手机的相机应用程序一当你打开该应用程序，并将摄像头对准某个人时，你会在这个人的脸部周围看到一个方框。这怎么可能呢？对于计算机来说，图像仅仅是三个叠在一起的矩阵的集合。一个算法如何检测出表示人脸的像素的特定子集呢？很有可能是相机应用程序使用的算法（也被称为模型）已经被训练好了，用于检测这种模式。此项任务被称为人脸识别。人脸识别可以由机器学习算法来解决，该算法可被归为有监督学习的范畴。ML通常分为三大类，我们将在以下部分中对所有内容进行分析：口有监督学习口无监督学习口半监督学习每类方法都有自己的特点和算法集，但它们都有一个共同的目标：从数据中学习。从数据中学习是每个ML算法的目标，特别是学习将数据映射到（预期）响应的未知函数。数据集可能是整个ML流水线中最关键的部分。它的质量、结构和大小是深度学习算法成功的关键，我们将在接下来的章节中看到。第1章什么是机器学习义3例如前面提到的人脸识别，可以通过训练一个模型来解决，让它查看成千上万的带标签的示例，从而使算法学习到对应于我们所说的人脸的“特定的输入”。如果在不同的人脸数据集上训练，同样的算法可以获得不同的性能，我们拥有的高质量数据越多，算法的性能就越好。本章将介绍以下主题：口数据集的重要性口有监督学习▣无监督学习口半监督学习1.1数据集的重要性由于数据集的概念在ML中至关重要，因此，我们详细地研究一下，重点是如何创建所需的分割，以构建完整和正确的ML流水线。数据集(dataet),顾名思义，是数据的集合。在形式上，可以将数据集描述为数据对(e,l)的集合：dataet=f(ei其中e是第i个示例，4：是其标签，k代表数据集的有限的基数。一个数据集的元素数量是有限的，ML算法将多次遍历该数据集，尝试了解数据结构，直到解决了要求它执行的任务。如第2章中所示，一些算法会同时考虑所有数据，而其他算法会在每次训练迭代中迭代查看一小部分数据。典型的有监督学习任务是对数据集进行分类。我们在数据上训练一个模型，使其学习将示例e,中提取的一组特定特征（或示例e,本身）对应到标签l,上。一旦开启机器学习世界之旅，读者就应该熟悉数据集、数据集分割和轮的概念，以便在接下来的章节中讨论这些概念时，读者已了然于胸。现在，你已了解什么是数据集。下面让我们深入研究一下数据集分割的基本概念。数据集包含你可以处理的所有数据，如前所述，ML算法需要在数据集中多次遍历并查看数据，以便学习如何执行任务（例如分类任务）。如果我们使用相同的数据集来训练和测试算法的性能，如何保证即使是在没见过的数据上，算法性能依然良好呢？好吧，我们做不到。最常见的做法是将数据集分割为三部分：4◆第一部分神经网络基础口训练集：用于训练模型的子集。口验证集：用于在训练期间测试模型性能以及执行超参数调整/搜索的子集。口测试集：在训练或验证阶段不接触的子集。仅用于最终性能评估。这三部分都是数据集的不相交子集，如图1-1所示。训练集验证集测试集图1-1维恩图表示应如何分割数据集，训练集、验证集和测试集之间不应重叠训练集通常是较大的子集，因为它必须是整个数据集的有意义的表示。验证集和测试集较小，而且通常大小相同一当然，这只是一般情况，对于数据集的基数没有限制。实际上，为了对算法进行训练和表示，唯一重要的是数据集要足够大。我们会让模型从训练集中学习，使用验证集评估其在训练过程中的性能，并在测试集中进行最终的性能评估，这使我们能够正确定义和训练可以很好推广的有监督学习算法，因此即使在没见过的数据上也能很好地工作。轮是学习算法对整个训练集处理一遍的过程。因此，如果我们的训练集有60000个示例，一旦ML算法使用所有示例进行学习，就表示一轮过去了。MNIST数据集是ML中最著名的数据集之一。MNIST是标记对(laeledair)的数据集，其中每个示例都是一个手写数字的28×28二值图像，而标签是图像表示的数字。然而，我们并不打算在本书中使用MNIST数据集，原因如下：口MNIST太简单了。不论是传统的还是最新的ML算法都可以几乎完美地对数据集进行分类（准确率gt97%）。口MNIST被过度使用。我们不会使用与其他人相同的数据集来开发相同的应用程序。第1章什么是机器学习85▣MNIST无法代表现代计算机视觉任务。上述原因来自ZaladoReearch的研究人员于2017年发布的一个名为fahio-MNIST的新数据集的描述。fahio-MNIST也将是我们在本书中使用的数据集之一。fahio-MNIST是MNIST数据集的替代，这意味着它们具有相同的结构。正因如此，通过更改数据集路径，任何使用MNIST的源代码都可以使用fahio-MNIST。与原始的MNIST数据集一样，fahio-MNIST由包含60000个示例的训练集和10000个示例的测试集组成，甚至图像格式(28×28)也是相同的。主要的区别在于：图像不是手写数字的二值图像，而是衣服的灰度图像。由于它们是灰度级不是二进制的，因此它们的复杂度较高（二进制表示背景值为0，前景为255；而灰度为全量程[0,255]）。如图1-2所示。68392、23723…553723a9533图1-2从fahio-MNIST数据集（左图）和MNIST数据集（右图）中采样的图像。值得注意的是，由于MNIST数据集是二值图像数据集，因此它更简单。而fahio-MNIST数据集，由于使用了灰度色板以及其数据集元素固有的内在复杂性，则更加复杂像fahio-MNIST这样的数据集是用于有监督学习算法中使用的理想候选数据集，因为它们需要带有标注的示例进行训练。在描述不同类型的ML算法之前，有必要熟悉维空间的概念，这是每个ML从业者的必修课。1.1.1维空间维空间是一种对数据集建模的方法，其示例各有个属性。数据集中的每个示例e,都由它的个属性x0,1来描述，表达式如下：e=(x0,x1,…,xm-1)直观地说，你可以考虑一个示例，如数据库表中的一行，其中的属性是列。例如，像6◆第一部分神经网络基础fahio-MNIST这样的图像数据集是一个元素的数据集，每个元素都有28×28=284个属性一它们没有特定的列名，但是这个数据集的每一列都可以看作是图像中的一个像素位置。当我们开始思考诸如维空间中由属性唯一标识的点之类的示例时，就产生了维度的概念。当维度小于或等于3且属性为数字时，可以很容易将此表示可视化。为了理解这个概念，让我们把目光投向数据挖掘领域中最常见的数据集一Ii数据集。这里我们要做的是探索性的数据分析。当开始使用一个新的数据集时，进行探索性数据分析是很好的做法：先对数据进行可视化并努力理解数据，再考虑将ML应用于数据集上。该数据集包含三个类别，每个类别有50个示例，其中每个类别都指向鸢尾花的一种类型。这些属性都是连续的，除了以下标签/类：口萼片长度(cm)口萼片宽度(cm)口花瓣长度(cm)口花瓣宽度(cm)》口类别一山鸢尾(Iri-Setoa)、变色鸢尾(Iri-Vericolor)和维吉尼亚鸢尾(IriVirgiica)在这个小数据集中，有四个属性（加上类信息），这就意味着有四个维度，很难同时可视化。我们能做的就是在数据集中选取特征对（萼片宽度、萼片长度）和（花瓣宽度、花瓣长度)，并将其绘制在二维平面中，以便了解一个特征与另一个特征是如何相关（或不相关）的，并找出数据中是否存在某些自然分区。使用诸如可视化两个特征之间的关系之类的方法只能使我们对数据集进行一些初步的认识，在更复杂的场景中没有帮助，在这种情况下，属性的数量更多且不总是数值的。在图l-3中，我们给每个类别分配不同的颜色，Setoa、Vericolor、Virgiica分别对应蓝色、绿色和红色。正如我们从图1-3中看到的，在这个由属性（萼片长度、萼片宽度）所标识的二维空间中，蓝色圆点们彼此都很接近，而其他两个类别仍然是混合的。从图1-3中我们可以得到的结论是，鸢尾花的长度和宽度之间可能存在正相关关系，但除此之外没有其他关系。下面，让我们看一下花瓣之间的关系。如图1-4所示。如图1-4所示，此数据集中有三个分割。为了区分它们，我们可以使用花瓣的长度和宽度属性。分类算法的目标是让它们学习如何识别哪些特征是有区分性的，以便正确区分不同类的元素。神经网络已经被证明是避免进行特征选择和大量数据预处理的正确工具：它们对噪声有很强的抵抗力，以至于几乎不需要数据清理。···试读结束···...

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图书名称：《神经网络与深度学习》【作者】邱锡鹏【丛书名】人工智能技术丛书【页数】448【出版社】北京：机械工业出版社,2020.04【ISBN号】978-7-111-64968-7【分类】人工神经网络-研究-机器学习-研究【参考文献】邱锡鹏.神经网络与深度学习.北京：机械工业出版社,2020.04.图书封面：图书目录：《神经网络与深度学习》内容提要：本书全面介绍神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，同时也涉及了深度学习中许多最新进展，附录中还提供了相关数学分支的简要介绍，旨在让读者知其然还要知其所以然。本书适合作为高等院校人工智能、大数据、计算机等相关专业深度学习和神经网路课程的教材，也可供从事人工智能、机器学习、自然语言处理研究和应用的研究人员和技术人员阅读参考。《神经网络与深度学习》内容试读|第一部分机器学习基础第1章绪论一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答.如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的.一向兰·图灵(AlaTurig)《ComutigMachieryadItelligece》深度学习(DeeLearig)是近年来发展十分迅速的研究领域，并且在人工智能的很多子领域都取得了巨大的成功.从根源来讲，深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法首先，深度学习问题是一个机器学习问题，指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上.比如，我们可以从一些历史病例的集合中总结出症状和疾病之间的规律.这样当有新的病人时，我们可以利用总结出来的规律，来判断这个病人得了什么疾病其次，深度学习采用的模型一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件(comoet).因为每个组件都会对信息进行加工，并进而影响后续的组件，所以当我们最后得到输出结果时，我们并不清楚其中每个组件的贡献是多少.这个问题叫作贡献度分配问题(CreditAigmetProlem,CAP)[Miky,1961].在深度学习中，贡献度分配问题是贡献度分配问题也经一个很关键的问题，这关系到如何学习每个组件中的参数，常翻译为信用分配问题或功劳分配问题：目前，一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络(Ati6:cialNeuralNetwork,ANN).人工神经网络，也简称神经网络，是一种受人脑神经系统的工作方式启发而构造的数学模型.和目前计算机的结构不同，人脑神经系统是一个由生物神经元组成的高度复杂网络，是一个并行的非线性信息处理系统.人脑神经系统可以将声音、视觉等信号经过多层的编码，从最原始的低层特征不断加工、抽象，最终得到原始信号的语义表示.和人脑神经网络类似，人工4第1章绪论神经网络是由人工神经元以及神经元之间的连接构成，其中有两类特殊的神经元：一类用来接收外部的信息，另一类用来输出信息.这样，神经网络可以看作信息从输人到输出的信息处理系统.如果我们把神经网络看作由一组参数控制的复杂函数，并用来处理一些模式识别任务（比如语音识别、人脸识别等），神经网络的参数可以通过机器学习的方式来从数据中学习.因为神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即深度学习神经网络和深度学习并不等价.深度学习可以采用神经网络模型，也可以采用其他模型（比如深度信念网络是一种概率图模型）.但是，由于神经网络模型可以比较容易地解决贡献度分配问题，因此神经网络模型成为深度学习中主要表示学习参见第1.3节采用的模型.虽然深度学习一开始用来解决机器学习中的表示学习问题，但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等在本书中，我们主要介绍有关神经网络和深度学习的基本概念、相关模型、学习方法以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用.在本章中，我们先介绍人工智能的基础知识，然后再介绍神经网络和深度学习的基本概念1.1人工智能“智能”可以理解为“智智能(Itelligece)是现代生活中很常见的一个词，比如智能手机、智能家力”和“能力”.前者是居、智能驾驶等.在不同使用场合中，智能的含义也不太一样.比如“智能手机”中智能的基础，后者是指的“智能”一般是指由计算机控制并具有某种智能行为.这里的“计算机控制”+获取和运用知识求解的能力“智能行为”隐含了对人工智能的简单定义。简单地讲，人工智能(ArtificialItelligece,AI)就是让机器具有人类的智能，这也是人们长期追求的目标.这里关于什么是“智能”并没有一个很明确的定义，但一般认为智能（或特指人类智能）是知识和智力的总和，都和大脑的思维活动有关.人类大脑是经过了上亿年的进化才形成了如此复杂的结构，但我们至今仍然没有完全了解其工作机理.虽然随着神经科学、认知心理学等学科的发展，人们对大脑的结构有了一定程度的了解，但对大脑的智能究竞是怎么产生的还知道得很少.我们并不理解大脑的运作原理，以及如何产生意识、情感、记忆等功能.因此，通过“复制”人脑来实现人工智能在目前阶段是不切实际的1950年，阿兰·图灵(AlaTurig)发表了一篇有着重要影响力的论文《ComutigMachieryadItelligece》,讨论了创造一种“智能机器"的可能性.由于“智能”一词比较难以定义，他提出了著名的图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列的问答.如果在相当长时1.1人工智能5间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的”.图灵测试是促使人工智能从哲学探讨到科学研究的一个重要因素，引导了人工智能的很多研究方向.因为要使得计算机能通过图灵测试，计算机就必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力.这样，人工智能就延伸出了很多不同的子学科，比如机器感知（计算机视觉、语音信息处理）、学习（模式识别、机器学习、强化学习)、语言（自然语言处理）、记忆（知识表示）、决策（规划、数据挖掘)等，所有这些研究领域都可以看成是人工智能的研究范畴人工智能是计算机科学的一个分支，主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统等和很多其他学科不同，人工智能这个学科的诞生有着明确的标志性事件，就是1956年的达特茅斯(Dartmouth)会议.在这次会议上，“人工智能”被提出并作为本研究领域的名称.同时，人工智能研究的使命也得以确定.JohMcCarthy提出了人工智能的定义：人工智能就是JohMcCarthy(19-要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样27~2011),人工智能学科莫基人之一，1971目前，人工智能的主要领域大体上可以分为以下几个方面：年图灵奖得主(1)感知：模拟人的感知能力，对外部刺激信息（视觉和语音等）进行感知和加工.主要研究领域包括语音信息处理和计算机视觉等(2)学习：模拟人的学习能力，主要研究如何从样例或从与环境的交互中进行学习.主要研究领域包括监督学习、无监督学习和强化学习等(3)认知：模拟人的认知能力，主要研究领域包括知识表示、自然语言理解、推理、规划、决策等」1.1.1人工智能的发展历史人工智能从诞生至今，经历了一次又一次的繁荣与低谷，其发展历程大体上人工智能低谷，也叫人可以分为“推理期”“知识期”和“学习期”[周志华，2016]工智能冬天(AIWi-ter),指人工智能史上1.1.1.1推理期研究资金及学术界研究兴趣都大幅减少的1956年达特茅斯会议之后，研究者对人工智能的热情高涨，之后的十几年时期.人工智能领域经是人工智能的黄金时期.大部分早期研究者都通过人类的经验，基于逻辑或者历过好几次低谷期.每事实归纳出来一些规则，然后通过编写程序来让计算机完成一个任务.这个时期次狂热高潮之后，紧接着是失望、批评以及中，研究者开发了一系列的智能系统，比如几何定理证明器、语言翻译器等，这研究责全断绝，然后在些初步的研究成果也使得研究者对开发出具有人类智能的机器过于乐观，低估几十年后又重燃研究了实现人工智能的难度.有些研究者甚至认为：“二十年内，机器将能完成人能做兴趣.1974-1980年及到的一切工作”，“在三到八年的时间里可以研发出一台具有人类平均智能的机1987-1993年是两个主要的低谷时期，其他还器”.但随着研究的深入，研究者意识到这些推理规则过于简单，对项目难度评估有几个较小的低谷6第1章绪论不足，原来的乐观预期受到严重打击.人工智能的研究开始陷入低谷，很多人工智能项目的研究经费也被消减，1.1.1.2知识期到了20世纪70年代，研究者意识到知识对于人工智能系统的重要性.特别是对于一些复杂的任务，需要专家来构建知识库.在这一时期，出现了各种各样的专家系统(ExertSytem),并在特定的专业领域取得了很多成果.专家系统可以简单理解为“知识库+推理机”，是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统.专家系统一般采用知识表示和知识推理等技术来完成通常由领域专家才能解决的复杂问题，因此专家系统也被称为基于知识的系统.一个专家系统必须具备三要素：1)领域专家级知识；2)模拟专家思维：3)达到专家级的水平Prolog是一种基于逻辑在这一时期，Prolog(ProgrammigiLogic)语言是主要的开发工具，用来建造学理论而创建的逻辑专家系统、智能知识库以及处理自然语言理解等编程语言，最初被运用于自然语言、逻辑推理1.1.1.3学习期等研究领城对于人类的很多智能行为（比如语言理解、图像理解等），我们很难知道其中的原理，也无法描述这些智能行为背后的“知识”，因此，我们也很难通过知识和推理的方式来实现这些行为的智能系统.为了解决这类问题，研究者开始将研究重点转向让计算机从数据中自己学习.事实上，“学习”本身也是一种智能行为.从人工智能的萌芽时期开始，就有一些研究者尝试让机器来自动学习，即机器学习(MachieLearig,ML).机器学习的主要目的是设计和分析一些学习算法，让计算机可以从数据（经验）中自动分析并获得规律，之后利用学习到的规律对未知数据进行预测，从而帮助人们完成一些特定任务，提高开发效率.机器学习的研究内容也十分广泛，涉及线性代数、概率论、统计学、数学优化、计算复杂性等多门学科.在人工智能领域，机器学习从一开始就是一个重要的研究方向.但直到1980年后，机器学习因其在很多领域的出色表现，才逐渐成为热门学科图1.1给出了人工智能发展史上的重要事件」推理期知识期学习期19401945195019551960196519701975198019851990199520002005达特茅斯余议神经网络重新流行图灵机深度学习的兴起McCulloch和PittRoelatt知识系统兴起专家系统兴起统计机器学习兴起提出人工神经元网络提出”感知器(支持向量机等图1.1人工智能发展史在发展了60多年后，人工智能虽然可以在某些方面超越人类，但想让机器真正通过图灵测试，具备真正意义上的人类智能，这个目标看上去仍然遥遥无期.···试读结束···...

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编者的话：神经网络与深度学习讲义电子版这本书原本是我三年前放到网上的一本很肤浅的讲义。2015年，复旦大学计算机学院开设“神经网络与深度学习”课程。那时还没有深度学习的系统介绍。小编为大家准备了神经网络和深度学习讲义的电子版。需要的话快来下载吧。章节介绍第一章为绪论，介绍了人工智能、机器学习、深度学习的大纲，让读者对相关知识有一个全面的了解。第2章和第3章介绍机器学习的基础知识。第4、5和6章描述了三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第6章中，简要提到了以下网络的内容。第7章介绍了神经网络的优化和正则化方法。第8章介绍了神经网络中的注意力机制和外部记忆。第9章简要介绍了一些无监督学习方法。第10章介绍了一些与模型无关的机器学习方法：集成学习、协作学习、多任务学习、迁移学习、终身学习、few-hotlearig、元学习等。这些是当前的难点和热点问题的深度学习。第11章介绍概率图模型的基本概念，为后续章节铺平道路。第12章介绍了两种早期的深度学习模型：玻尔兹曼机和深度信念网络。第13章介绍了在过去两年中迅速发展的深度生成模型：变分自动编码器和对抗生成网络。第14章介绍深度强化学习的知识。第15章介绍了非常广泛的序列生成模型。CoureraWuEda“神经网络与深度学习”课程笔记AdrewNg相信大家都很熟悉。8月8日，AdrewNg在他创立的在线教育平台Courera上推出了他的深度学习专业课程。本课程受到好评。通过视频讲解、作业和测试，让更多人对人工智能有了了解和启迪。外媒报道称，吴恩达的深度学习课程是迄今为止最全面、最系统的。而易上手的深度学习课程，堪称普通人的人工智能第一课。此专业的Courera地址：htt://www.courera.org/ecializatio/dee-learig另外，网易云课堂前段时间宣布与吴恩达合作，获得独家版权，开设深度学习微专业课程，提供中文字幕翻译，降低了学习门槛。但只有视频和课件资料，没有Courera上的作业，考试和其他链接不会提供证书。需要证书的人必须在Courera上学习。这里是网易云课堂专课地址：htt://mooc.tudy.163.com/martSec/detail/1001319001.htm嗯，接下来的一段时间，我会同时开始学习Courera上的深度学习专课，并以博客的形式记录笔记。特训的第一门课是《神经网络与深度学习》。今天，我将介绍第一讲：深度学习概述。1、什么是神经网络？简单来说，深度学习是一个更复杂的神经网络。那么，什么是神经网络？下面我们将通过一个简单的例子来介绍神经网络模型的概念。如果我们要建立一个房价预测模型，一共有六栋房子。我们知道输入x是每栋房子的面积（多少英尺或多少平方米），我们也知道对应的输出y，也就是每栋房子的价格。基于这些输入和输出，我们想建立一个函数模型来预测房价：y=f(x)。首先，我们在二维平面上画出已知的六套房子的价格与面积关系，如下图所示：一般情况下，我们会对图中的这些离散点进行一条直线拟合，即建立房价和面积的线性模型。但实际上，我们知道价格永远不会是负数。所以，我们对这条线做一点修正，让它成为折线的形状，当面积小于某个值时，价格始终为零。如下图蓝色虚线所示，就是我们建立的房价预测模型。其实这个简单的模型（蓝线）可以看成一个神经网络，几乎是最简单的神经网络。我们使用最简单的神经网络模型来表示房价预测，如下图所示：神经网络的输入x是房子的面积，输出y是房价，中间包含一个神经元，即房价预测函数（蓝线）。神经元的作用是实现函数f(x)的功能。值得一提的是，上图（蓝线）中神经元的预测函数在神经网络应用中比较常见。我们称这个函数为ReLU函数，也就是RectifiedLiearUit，如下图所示：上面只是一个由单个神经元组成的神经网络（输入x只是房屋面积的一个因素），而通常一个大型的神经网络往往是由许多神经元组成的，就像用乐高积木搭建复杂的物体一样（如火车）也是如此。现在，让我们将上面的房价预测示例稍微复杂一点，而不是只使用房屋的大小。例如，除了考虑房子的大小（ize），我们还要考虑卧室的数量（#edroom）。这两点其实和家庭成员的数量（家庭规模）有关。还有房子的邮政编码（zicode/otalcode），代表房子所在位置的交通便利，是步行还是开车？决定步行性（步行性）。此外，邮政编码和地区财富相结合可能会影响家庭所在地区的学校质量。如下图所示，神经网络有3个神经元，代表家庭人数、步行能力和学校质量。每个神经元都包含一个ReLU函数（或其他非线性函数）。那么，根据这个模型，我们就可以根据房子的面积和卧室的数量来估算家庭规模，根据邮政编码估算步行能力，根据邮政编码和财富水平估算学校质量。最后，通过人们比较关心的家庭规模、步行性和学校质量等因素来预测最终的房价。因此，在此示例中，x是四个输入大小、#edroom、邮政编码/邮政编码和财富；y是房屋的预测价格。这个神经网络模型包含更多的神经元，与之前的单神经元模型相比，它更加复杂。然后，在构建了一个性能良好的神经网络模型之后，给定一个输入x，就可以得到一个更好的输出y，也就是房子的预测价格。其实上面例子的真实神经网络模型结构如下图所示。它有四个输入，分别是大小、#edroom、邮政编码和财富。给定这四个输入，神经网络所做的就是输出房屋的预测价格y。图中，三个神经元的位置称为中间层或隐藏层（其中x称为输入层，y称为输出层），每个神经元都连接到所有输入x是相关的（由直线连接）。这是基本的神经网络模型结构。在训练过程中，只要有足够的输入x和输出y，就可以训练出更好的神经网络模型，模型在这类房价预测问题上能够得到比较准确的结果。2、神经网络的监督学习到目前为止，神经网络模型创造的价值主要基于监督学习。监督学习和无监督学习的本质区别在于训练样本的输出y是否已知。在实际应用中，机器学习解决的大部分问题都属于监督学习，大多数神经网络模型也属于监督学习。让我们看一些应用于神经网络的监督学习的例子。首先，第一个例子是房价预测。根据训练样本的输入x和输出y，训练神经网络模型预测房价。第二个例子是在线广告，这是深度学习最广泛和最有利可图的应用之一。其中，输入x是广告和用户的个人信息，输出y是用户是否点击了广告。训练神经网络模型，根据广告类型和用户信息预测用户的点击行为，从而为用户提供用户自己可能感兴趣的广告。第三个例子是计算机视觉。计算机视觉是近年来越来越热门的话题，而计算机视觉之所以能够迅速发展，很大程度上得益于深度学习。其中，输入x为图像像素值，输出为图像所属的不同类别。第四个例子是语音识别。深度学习可以将一段语音信号识别为对应的文本信息。第五个例子是智能翻译，比如通过神经网络输入英文，然后直接输出中文。除此之外，第六个例子是自动驾驶。通过输入一张图片或汽车雷达信息，训练神经网络，告诉你相应的路况，并做出相应的决策。到目前为止，具有监督学习的神经网络，其应用非常广泛。我们应该知道，根据问题和应用的不同，应该使用不同类型的神经网络模型。例如，在上面介绍的示例中，对于一般的监督学习（房价预测和在线广告问题），我们可以只使用标准的神经网络模型。对于图像识别处理问题，我们将使用卷积神经网络或CNN。而在处理语音等序列信号时，使用循环神经网络(RNN)。还有其他复杂的问题，例如自动驾驶，需要更复杂的混合神经网络模型。CNN和RNN是比较常用的神经网络模型。下图是标准NN、卷积NN和循环NN的神经网络结构图。CNN一般处理图像问题，RNN一般处理语音信号。它们的结构是什么意思？CNN和RNN的结构如何实现？我们将在以后的课程中深入分析和解决这些问题。另外，数据类型一般分为结构化数据和非结构化数据两种。简单地说，结构化数据通常是指有意义的数据。比如房价预测中的大小、#edroom、价格等；例如在线广告中的用户年龄、广告ID等。这些数据具有实际的物理意义，更容易理解。而非结构化数据通常是指更抽象的数据，例如音频、图像或文本。在过去，计算机更难处理非结构化数据，而人类能够更好地处理非结构化数据，例如，我们第一眼就可以很容易地识别图片中是否有猫，但对于计算机来说就没有那么简单了。现在，谢天谢地，由于深度学习和神经网络，计算机在处理非结构化数据方面做得越来越好，它甚至在某些方面胜过人类。总的来说，神经网络和深度学习可以越来越好地处理结构化数据和非结构化数据，并逐渐创造出巨大的实用价值。我们在以后的学习和实际应用中也会遇到很多结构化数据和非结构化数据。3、为什么深度学习起飞？如果深度学习和神经网络背后的技术理念已经存在了几十年，为什么现在才开始发挥作用？接下来，我们来看看深度学习背后的主要动机是什么，以便我们更好地理解和利用深度学习解决更多问题。为什么深度学习如此强大？下面我们用一张图来说明。如下图所示，横轴x代表数据量（Amoutofdata），纵轴y代表机器学习模型的性能（Performace）。上图中有4条曲线。其中，底部的红色曲线代表了传统机器学习算法的性能，如SVM、逻辑回归、决策树等。当数据量比较少时，传统学习模型的性能更好。但是当数据量很大的时候，它的表现就很一般，表现基本趋于平缓。红色曲线上方的黄色曲线代表较小的神经网络模型（SmallNN）。当数据量很大时，它的性能优于传统的机器学习算法。黄色曲线上方的蓝色曲线代表一个中等规模的神经网络模型（MediaNN），在数据量较大的情况下表现优于SmallNN。最上面的绿色曲线代表一个更大的神经网络（LargeNN），深度学习模型。从图中可以看出，在数据量较大的情况下，其性能依然是最好的，基本保持快速上升的趋势。值得一提的是，近年来，由于数字计算机的普及，人类进入了大数据时代，每个小时，互联网上的数据都是海量的。如何为大数据建立一个稳健、准确的学习模型变得尤为重要。当数据量大时，传统机器学习算法的性能表现平平，难以提升。然而，由于深度学习模型网络复杂，对于处理和分析大数据非常有效。因此，近年来，深度学习在处理海量数据和构建复杂准确的学习模型方面表现非常出色。但是在数据量较小的情况下，比如上图左边的区域，深度学习模型不一定比传统的机器学习算法好，性能差异可能不会很大。所以，深度学习现在如此强大的原因归结为三个因素：数据计算算法其中，数据量呈几何级数增长，再加上GPU的出现和计算机计算能力的大幅提升，使得深度学习得到了更广泛的应用。此外，算法的创新和改进极大地提高了深度学习的性能和速度。举个算法改进的例子，神经网络中神经元的激活函数之前是Sigmoid函数，后来改成了ReLU函数。这种变化的原因是igmoid函数，远离零点，函数曲线很平坦，梯度趋于0，所以神经网络模型的学习速度变得很慢。但是，ReLU函数的梯度在x大于零的区域中始终为1、虽然ReLU函数在x小于零的区域梯度为0，但在实际应用中ReLU函数确实比Sigmoid函数快很多。构建深度学习的过程如上图右侧所示。先生成Idea，再将Idea转化为Code，最后进行Exerimet。然后根据结果修改Idea，继续循环Idea-gtCode-gtExerimet，直到最后训练得到一个表现良好的深度学习网络模型。如果计算速度更快并且每一步花费的时间更少，则上述循环可以更有效地执行。4、关于本课程以下是本系列深度学习专题课程的简要列表：神经网络和深度学习改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化构建您的机器学习项目卷积神经网络自然语言处理：构建序列模型目前我们正在学习第一门课程“神经网络和深度学习”。Courera上本课程的教学安排如下：第1周：简介第2周：神经网络编程基础第3周：一个隐藏层神经网络第4周：深度神经网络5、总结这节课的内容比较简单，主要是对深度学习做一个简单的概述。首先，我们以房价预测为例，构建最简单的仅由少数几个神经元组成的神经网络模型。然后，我们将例子复杂化，构建标准的神经网络模型结构。接下来，我们从监督学习开始，介绍不同的神经网络类型，包括标准NN、CNN和RNN。不同的神经网络模型适用于处理不同类型的问题。对于数据集本身，分为结构化数据和非结构化数据。近年来，深度学习极大地提高了非结构化数据的处理能力，例如图像处理、语音识别和语言翻译。最后，我们用一张对比图来解释为什么深度学习现在如此快速和强大。总结其原因，有三点：数据、计算和算法。一：基础理论学习1：传统神经网络基础这部分重点学习传统的神经网络架构。在神经网络70多年的风风雨雨的历史中，曾有过如此多的风风雨雨。了解历史有助于我们从历史中学习，更加理性地思考。就像马毅老师说的：不看近几十年的论文，就不能好好学习。所以这一步是必须要做的。繁体部分理解：单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、Hofield神经网络、径向基神经网络、PCA和SVM神经网络。2：深入理解神经网络这部分会有很大的门槛，对自己来说也是一个很大的挑战。我觉得上一部分的BP神经网络是一个难点，这部分的玻尔兹曼机也是一个很大的挑战（看书真的睡着了），这部分一定要坚持，花很多时间来保证质量。深入了解零件：自动编码器、稀疏自动编码器、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、循环神经网络、自组织竞争神经网络。3：进入深度学习的世界我总觉得如果到了这一部分，如果能了解受限玻尔兹曼机和BP神经网络，学习深度学习应该会更容易一些。在这里我认为我们应该更加注重理论与实践的结合。多写代码是有好处的，尤其是我们大多数人下班后不太可能去研究岗位，写好代码是关键。深度学习部分：深度信念网络、卷积神经网络、深度残差网络、循环神经网络二：基础理论应用在这部分，我想在理论学习完成后，用代码实现传统的神经网络模型和深度学习模型，而我们学习的是深度学习，我们要重点关注神经网络的应用，希望能够结合神经网络做一个简单的自然语言处理应用。这里使用的语言也可能是MATLAB或Pytho。因为MATLAB中的一些神经网络包非常好用，所以制作小型神经网络非常方便。如果复杂的话，使用TeorFlow绝对是更好的选择。gt推荐书籍这些书也是老师推荐给我的，我自己也在看，希望大家一起学习1：神经网络和机器学习每日心语a3.06.11最新版类别：新闻时间：2022-03-09大小：49.5M星级：立即下载2、基于Java语言的神经网络算法及实现希轩1.6.20forAdroid类别：金融购物时间：2022-03-09大小：27.5M星级：立即下载3.Pytho神经网络编程Pytho神经网络编程PDF版完整版类别：互联网/技术时间：2020-11-18大小：9.6M星级：立即下载4、神经网络实战教程神经网络实战教程张良军PDF电子书下载在线阅读类别：教程材料时间：2020-11-13大小：34M星级：立即下载5.MATLAB神经网络超级学习手册MATLAB神经网络超级学习手册df免费版高清完整版类别：网络教程时间：2020-11-02大小：8.2M星级：立即下载...

2022-05-08 各种神经网络模型 一文看懂25个神经网络模型

编辑评论：《神经网络实战教程》全书共分6章，分别介绍人工神经网络概述、实用神经网络模型与学习算法、神经网络算法优化、ToolKit神经网络工具与例子。包，MATLAB混合编程技术，混合编程案例。附录介绍了2NDN神经网络建模仿真平台。生物神经元的结构和功能特征人工神经网络是从生物神经网络发展而来的。神经元是神经细胞。人类大脑皮层中约有100亿个神经元、60万亿个突触及其连接物。神经元是基本的信息处理单元。生物神经元主要由细胞体、树突、轴突和突触组成。(1)细胞体细胞体是神经元的主体。它由三部分组成：细胞核、细胞质和细胞膜。它是神经元活动的能量供给场所，是进行新陈代谢等各种生化过程的场所。(2)树突是从细胞体向外延伸的具有许多突起的神经纤维。这些突起被称为树突。神经元通过树突接收其他神经元的输入，相当于细胞体的输入。(3)轴突从胞体中伸出最长的突起称为轴突。轴突比树突更长更薄。用于传输电池体产生的输出电化学信号，相当于电池体。的输出。(4)突触神经元之间的通讯连接是通过一个神经元的轴突末端与其他神经元的胞体或树突进行的。这种连接相当于神经元之间的输入输出接口，称为突触。现代生理学研究证明，人脑的活动不是一个生物神经元所能完成的，也不是多个生物神经元功能的简单叠加，而是一个多单元非线性动态处理系统。向上帝网络学习如何学习神经网络学习，也称为训练，是指神经网络在受到外部环境的刺激时，调整神经网络的参数，使神经网络以新的方式对外部环境作出反应的过程。从环境中学习并在学习过程中提高自身性能的能力是神经网络最有意义的属性。神经网络通过重复学习来学习理解环境。神经网络的学习方法可以分为辅导学习、无监督学习和动机学习。(1)Tutoredlearig也称为监督学习，它需要组织一批正确的输入输出数据对。将输入数据加载到网络输入后，将网络的实际输出与预期（理想）输出进行比较得到误差，然后根据误差修改各个连接的权重，使网络能够不断变化朝着正确反应的方向前进。，直到实际输出与预期输出的差异在允许范围内。(2)无监督学习又称无监督学习，此时只有一批输入数据。在网络的初始状态，连接权重都设置为一个小的正数。通过反复加载这批输入数据，不断地刺激网络。当与它所经历的相同的刺激到达时，响应连接权重会增加一定的系数。大量、重复添加相同的刺激，将相应的连接权重增加到接近1的值。这种自组织方式使网络具有一定的“记忆”能力，甚至形成“条件反射”。当之前学习的或相似的刺激相加后，输出端会根据权重矩阵生成相应的输出。(3)强化学习也称为强化学习。这种学习介于上述两种情况之间。外部环境只对系统的输出进行评估（奖励和惩罚），而不是给出正确答案。学习系统通过加强那些获得奖励的行为来提高其绩效。神经网络的特点神经网络的基本性质反映了神经网络的特点，主要表现在：1、并行分布式处理神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，具有高速寻找最优解的能力，可以利用计算机的高速计算能力快速找到最优解。2、非线性处理人脑的思维是非线性的，所以人类思维的神经网络模拟也应该是非线性的。此功能有助于处理非线性问题。3、具有自学习功能通过对过去历史数据的学习，训练出一个可以概括所有数据的特定神经网络，而自学习功能对于预测尤为重要。4、神经网络的硬件实现让人工神经网络更快、更高效地解决更大规模问题的关键在于其超大规模集成(VLSI)硬件的实现，即在单个芯片上制作神经元和连接（主要是CMOS)构成人工神经网络，神经网络的VISI设计方法近年来发展迅速，硬件实现成为人工神经网络的一个重要分支。...

2022-05-06 神经元的功能是什么 神经元

图书名称：《Java人工神经网络构建》【作者】（美）伊戈尔·利夫申（IgorLivhi）【丛书名】智能系统与技术丛书【页数】380【出版社】北京：机械工业出版社,2021.01【ISBN号】978-7-111-67397-2【分类】JAVA语言-程序设计-应用-人工神经网络【参考文献】（美）伊戈尔·利夫申（IgorLivhi）.Java人工神经网络构建.北京：机械工业出版社,2021.01.图书封面：神经网络构建》内容提要：本书从零开始解释神经网络是如何工作的，然后以训练一个小神经网络为例，手动进行所有的计算。本书涵盖前向和反向传播的内在机理，有助于读者理解神经网络的主要原理。还介绍如何准备用于神经网络开发的数据，并为许多非传统的神经网络处理任务提出各种数据准备方法。书中讨论的另一个大主题是使用Java进行神经网络处理。《Java人工神经网络构建》内容试读■■■■■■■■面■■■■■■■■■■■■■■■■■第1章Chote1关于神经网络的学习人工智能神经网络架构是模拟人脑网络而来的。它由神经元层组成，神经元层相互定向连接。图1-1展示了人类神经元的示意图。另一个细胞的轴突另一个细胞的突触树突突触细胞体图1-1人类神经元的示意图1.1生物神经元与人工神经元一个生物神经元（在一个简化的水平上）由一个包含核、轴突和突触的细胞体组成。突···试读结束···...

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编辑点评：MATLAB在国际上一直实皮广泛的接受和应用在科学与工程的计算中，MATLAB神经网络超级学习手册是一款可以更加了解MATLAB的书籍，由刘冰，郭海霞编著，人民邮电出版社发行，这里附上免费的电子版本，需要的免费下载。MATLAB神经网络超级学习手册目录前言第1章MATLAB简介1.1MATLAB的发展1.2MATLAB的特点及应用领域1.3MATLABR2013a的安装1.4MATLABR2013a的工作环境1.4.1操作界面简介1.4.2Workace（命令窗口）1.4.3CommadHitory（历史命令窗口）1.4.4输入变量1.4.5路径管理1.4.6搜索路径1.4.7Workace（工作空间）1.4.8变量的编辑命令1.4.9存取数据文件1.5MATLABR2013a的帮助系统1.5.1纯文本帮助1.5.2演示帮助1.5.3帮助导航1.5.4帮助文件目录窗1.5.5帮助文件索引窗1.6本章小结第2章MATLAB基础2.1基本概念2.1.1MATLAB数据类型概述2.1.2常量与变量2.1.3标量、向量、矩阵与数组2.1.4运算符2.1.5命令、函数、表达式和语句2.2MATLAB中的数组2.2.1数组的保存和装载2.2.2数组索引和寻址2.2.3数组的扩展和裁剪2.2.4数组形状的改变2.2.5数组运算2.2.6数组的查找2.2.7数组的排序2.2.8高维数组的降维操作2.3曲线拟合2.3.1多项式拟合2.3.2加权最小方差（WLS）拟合原理及实例2.4M文件2.4.1M文件概述2.4.2局部变量与全局变量2.4.3M文件的编辑与运行2.4.4脚本文件2.4.5函数文件2.4.6函数调用2.4.7M文件调试工具2.4.8M文件分析工具2.5本章小结第3章MATLAB程序设计3.1MATLAB的程序结构3.1.1if分支结构3.1.2witch分支结构3.1.3while循环结构3.1.4for循环结构3.2MATLAB的控制语句3.2.1cotiue命令3.2.2reak命令3.2.3retur命令3.2.4iut命令3.2.5keyoard命令3.2.6error和warig命令3.3数据的输入输出3.3.1键盘输入语句（iut）3.3.2屏幕输出语句（di）3.3.3M数据文件的存储/加载（ave/load）3.3.4格式化文本文件的存储/读取（fritf/fcaf）3.3.5二进制数据文件的存储/读取（fwrite/fread）3.3.6数据文件行存储/读取（fgetl/fget）3.4MATLAB文件操作3.5MATLAB程序优化3.5.1效率优化（时间优化）3.5.2内存优化（空间优化）3.5.3编程注意事项3.5.4几个常用数学方法的算法程序3.6程序调试3.6.1程序调试命令3.6.2程序剖析3.7本章小结第4章人工神经网络概述4.1人工神经网络4.1.1人工神经网络的发展4.1.2人工神经网络研究内容4.1.3人工神经网络研究方向4.1.4人工神经网络发展趋势4.2神经元4.2.1神经元细胞4.2.2MP模型4.2.3一般神经元模型4.3神经网络的结构及学习4.3.1神经网络结构4.3.2神经网络学习4.4MATLAB神经网络工具箱4.4.1神经网络工具箱函数4.4.2神经网络工具箱的使用4.5本章小结第5章感知器5.1感知器原理5.1.1感知器模型5.1.2感知器初始化5.1.3感知器学习规则5.1.4感知器训练5.2感知器的局限性5.3感知器工具箱的函数5.4感知器的MATLAB仿真程序设计5.4.1单层感知器MATLAB仿真程序设计5.4.2多层感知器MATLAB仿真程序设计5.5本章小结第6章线性神经网络6.1线性神经网络原理6.1.1线性神经网络模型6.1.2线性神经网络初始化6.1.3线性神经网络学习规则6.1.4线性神经网络的训练6.2线性神经网络工具箱函数6.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计6.3.1线性神经网络设计的基本方法6.3.2线性神经网络的设计6.4本章小结第7章BP神经网络7.1BP神经网络原理7.1.1BP神经网络模型7.1.2BP神经网络算法7.1.3BP神经网络的训练7.1.4BP神经网络功能7.2网络的设计7.2.1网络的层数7.2.2隐含层的神经元数7.2.3初始权值的选取7.2.4学习速率7.3BP神经网络工具箱函数7.4BP神经网络的工程应用7.4.1BP网络在函数逼近中的应用7.4.2tool神经网络工具箱的应用7.4.3BP神经网络在语音特征信号分类中的应用7.4.4BP神经网络的非线性函数拟合应用7.5本章小结第8章RBF神经网络8.1RBF网络模型8.1.1RBF神经网络模型8.1.2RBF网络的工作原理8.1.3RBF神经网络的具体实现8.2RBF神经网络的学习算法8.3RBF网络工具箱函数8.3.1RBF工具箱函数8.3.2转换函数8.3.3传递函数8.4基于RBF网络的非线性滤波8.4.1非线性滤波8.4.2RBF神经网络用于非线性滤波8.5RBF网络MATLAB应用实例8.6本章小结第9章反馈型神经网络9.1反馈型神经网络的基本概念9.2Hofield网络模型9.2.1Hofield网络模型9.2.2状态轨迹9.2.3状态轨迹发散9.3Hofield网络工具箱函数9.3.1Hofield网络创建函数9.3.2Hofield网络传递函数9.4离散型Hofield网络9.4.1DHNN模型结构9.4.2联想记忆9.4.3DHNN的海布（He）学习规则9.4.4DHNN权值设计的其他方法9.5连续型Hofield网络9.6Elma网络9.6.1Elma网络结构9.6.2Elma网络创建函数9.6.3Elma网络的工程应用9.7本章小结第10章竞争型神经网络10.1自组织型竞争神经网络10.1.1几种联想学习规则10.1.2网络结构10.1.3自组织神经网络的原理10.1.4竞争学习规则10.1.5竞争网络的训练过程10.2自组织特征映射神经网络10.2.1自组织特征映射神经网络拓扑结构10.2.2SOM权值调整域10.2.3SOM网络运行原理10.2.4网络的训练过程10.3自适应共振理论神经网络10.3.1自适应共振理论神经网络概述10.3.2ART网络的结构及特点10.4学习向量量化神经网络10.4.1LVQ神经网络结构10.4.2LVQ神经网络算法10.5竞争型神经网络工具箱函数10.6竞争型神经网络的应用10.7本章小结第11章神经网络的Simulik应用11.1基于Simulik的神经网络模块11.1.1神经网络模块11.1.2模块的生成11.2基于Simulik的神经网络控制系统11.2.1神经网络模型预测控制11.2.2反馈线性化控制11.2.3模型参考控制11.3本章小结第12章神经网络GUI12.1GUI简介12.1.1GUI设计工具12.1.2启动GUIDE12.1.3添加控件组件12.1.4设置控件组件的属性12.1.5编写相应的程序代码12.1.6GUIDE创建GUI的注意事项12.1.7定制标准菜单12.2神经网络GUI12.2.1常规神经网络GUI12.2.2神经网络拟合GUI12.2.3神经网络模式识别GUI12.2.4神经网络聚类GUI12.3GUI数据操作12.3.1从Workace导入数据到GUI12.3.2从GUI中导出数据到Workace12.3.3数据的存储和读取12.3.4数据的删除12.4本章小结第13章自定义神经网络及函数13.1自定义神经网络13.1.1网络的创建13.1.2网络的初始化、训练和仿真13.2自定义函数13.2.1初始化函数13.2.2学习函数13.2.3仿真函数13.3本章小结第14章随机神经网络14.1随机神经网络的基本思想14.2模拟退火算法14.2.1模拟退火算法的原理14.2.2模拟退火算法用于组合优化问题14.2.3退火算法的参数控制14.3Boltzma机14.3.1Boltzma机的网络结构14.3.2Boltzma机的工作原理14.3.3Boltzma机的运行步骤14.3.4Boltzma机的学习规则14.3.5Boltzma机的改进14.4随机神经网络的应用14.5本章小结第15章神经网络基础运用15.1感知器神经网络的应用15.2线性神经网络的应用15.3BP神经网络的应用15.4RBF神经网络的应用15.5本章小结第16章神经网络综合运用16.1BP神经网络的应用16.1.1数据拟合16.1.2数据预测16.1.3函数逼近16.2PID神经网络控制16.3遗传算法优化神经网络16.4模糊神经网络控制16.5概率神经网络分类预测16.6本章小结附录参考文献MATLAB神经网络超级学习手册df图片预览书籍介绍本书以新近推出的MATLABR2013a神经网络工具箱为基础，系统全面地介绍了神经网络的各种概念和应用。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立，是一本不可多得的掌握MATLAB神经网络的学习用书。全书共分为16章，从MATLAB简介开始，详细介绍了MATLAB的基础知识、MATLAB程序设计、人工神经网络概述、感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络在Simulik中的应用、神经网络GUI、自定义神经网络及函数等内容。在本书最后，还详细介绍了神经网络在MATLAB中的几种应用方法。刘冰，郭海霞，从事信息处理等相关工作，熟悉MATLAB等工程软件，在国内外期刊发表论文多篇。MATLAB的发展20世纪70年代中后期，曾在密西根大学、斯坦福大学和新墨西哥大学担任数学与计算机科学教授的CleveMoler博士，为讲授矩阵理论和数值分析课程的需要，和同事用Fortra语言编写了两个子程序库EISPACK和LINPACK，这便是构思和开发MATLAB的起点。MATLAB一词是对MatrixLaoratory（矩阵实验室）的缩写，由此可看出MATLAB与矩阵计算的渊源。MATLAB除了利用EISPACK和LINPACK两大软件包的子程序外，还包含用Fortra语言编写的用于承担命令翻译的部分。为进一步推动MATLAB的应用，在20世纪80年代初，JohLittle等人将先前的MATLAB全部用C语言进行改写，形成了新一代的MATLAB.1984年，CleveMoler和JohLittle等人成立MathWork公司，并于同年向市场推出了MATLAB的第一个商业版本随着市场接受度的提高，其功能也不断增强，在完成数值计算的基础上，新增了数据可视化以及与其他流行软件的接口等功能，并开始了对MATLAB工具箱的研究开发。1993年，MathWork公司推出了基于PC的以Widow为操作系统平台的MATLAB4.0版。1994年推出的4.2版，扩充了4.0版的功能，尤其在图形界面设计方面提供了新的方法1997年推出的MATLAB5.0增加了更多的数据结构，如结构数组、细胞数组、多维数组、对象、类等，使其成为一种更方便的编程语言。1999年初推出的MATLAB5.3在很多方面又进一步改进了MATLAB的功能。...

2022-04-10 神经网络函数类 神经网络 函数拟合